携手战“疫” | 降本增效、科学战“疫”——数字化下的成本管理和经营分析

此次新型冠状病毒感染肺炎疫情（NCP）的突发事件导致金融机构既定经营计划难以正常推进和落实，直接体现为对中短期经营业绩和财务表现的冲击，为财务人员的应对能力带来挑战。降本增效无疑是应对非常时期的经营和财务压力的有效手段之一，即在收入端受阻的情况下，通过合理规划、优化成本结构及成本控制，实现效益提升。

此次疫情应对过程中，大数据及数字化管理在实时监测和快速响应方面发挥了重要作用，公共部门通过引入“疫情地图实时数据报告”、“密切接触者测量仪”等大数据工具，支持实时查看疫情情况，并通过对公共数据进行整合以实现接触情况的智能判断等，确保信息的及时、准确、共享，大大提高决策和反应效率。

很多领先机构在此次疫情之前就已经着手推进财务数字化转型工作，而在因此次疫情导致的经营新局面下，基于数字化手段的成本管理和经营分析能够帮助企业通过大数据等科技手段实现更加智慧及时的成本预测、控制及分析，以实现快速反应、降本增效的战略诉求。围绕“事前、事中、事后”的管理体系如下：

• 事前的“智慧预测”支持精准规划、防范布局——基于大数据的成本预测和情景模拟
• 事中的“审批控制”支持精细管控、合理节流——基于人工智能的快速审批和精准控制
• 事后的“精益分析”支持快速反馈、高效决策——基于大数据的智能分析和决策支持

疫情防控时期，外部市场环境不容乐观，经营业务受阻，基于正常情况下制定的成本开支和经营计划势必需要进行调整。当下应当采取更加灵活可控的管理模式，时刻关注政策与市场动向，动态调整各项经营计划。目前，金融业的领先实践基于大数据技术，依托企业历史数据及统计学模型，智能化地实现目标测算和滚动预测。

1. 资金成本预测✚

资金成本的预测主要基于企业对资金的需求量以及获取资金的单位成本来进行预测。在疫情的环境下，个人及企业更加节约和注重储蓄、现金管理；同时，人民银行通过公开市场逆回购操作、下调存款准备金率、通过专项再贷款向金融机构提供低成本资金，也有利于银行保有更加稳定的资金流。在融资利率方面，因为政策性的扶持和经济下行，短期内的融资利率下浮，但贷款利率因政策导向需要进一步压低以支持重点保障企业及困难企业度过难关，净息差存在进一步收紧的趋势。

在进行资金成本预测时，一方面紧密关注政策动向，另一方面可以通过运用压力测试、蒙特卡洛模拟、自回归等技术，结合大数据对资金成本进行智能预测；运用统计学技术可以较为精确进行短期内利率走势的预测，同时通过对历史经济下行期的不同程度的利率变动进行计算，按照轻度、中度、重度等变动浮动进行压力测试，使得管理人员既可以了解利率的最可能值，也能够对仍有可能的极端情况做好应对，在成本管理中掌握主动。

2. 风险成本（资产减值损失）预测

疫情导致的业务延滞使得中小企业面临资金链紧张的风险，潜在违约情况也随之加剧，这也对提供融资的金融机构提出新的挑战。政策鼓励对因疫情影响的困难企业开展展期或续贷，同时鼓励推行便利贷、信用贷及中长期贷款，这些都无形提高了金融机构的风险成本，在信用风险加剧及净息差收紧的大环境下，对减值损失的准确预测显得十分必要。

绝大多数金融机构已经完成新金融工具准则的转换，已经使用预期信用损失的方法测算减值，在预测时需要围绕预期信用损失模型中的阶段划分、违约率、违约损失率等参数重点处理。例如，短期内将有更多的贷款进入第二、三阶段；在预测违约率时，需要充分考虑不良率攀升、宏观经济指标下行的压力情景，调整前瞻性系数，更加充分暴露违约风险；违约损失率也将不可避免的抬高。

毕马威的减值预测模型将基于新金融工具准则，结合历史数据迁徙情况，并引入压力测试和情景模拟方法，对压力情景下的资产质量、违约率、违约损失率、不良率、宏观经济因子等进行量化估计，科学实现风险成本预测、提前谋布。

3. 业务及管理费预测

当下因为大部分企业无法正常开工，开源方面的条件比较有限，所以企业需要从节流方面着手。在进行业管费的预测时，需要区分费用类型来考量，例如费用是属于变动费用还是固定费用；变动费用一般与业务量成较高的相关性，固定费用则是无论业务量为多少，都会固定发生的成本费用。

在疫情下，虽然经营受阻，但固定费用仍然在客观发生，比如折旧摊销费用、租金费用、人员薪资等；固定费用相对不可控，但仍有一定下降空间，比如很多地方都出台了多项减租或免租政策、对于监管类费用实行减免等扶持手段，对于企业的固定费用来说，无疑是利好消息。但由于疫情的防护会使得安全防卫费用进一步增高。此外，因疫情所进一步凸显出来的对于数字化技术的高度依赖，也要求金融机构进一步加大科技研发投入，构建云布局、应用大数据平台等技术提升远程作业技术和系统性能，未来企业将能够更加灵活地抵御经营挑战。变动费用相对可控，也会因为疫情下业务量和经营活动的受阻而呈现自然的下降，像交通费用、差旅费用等；但在下行期间，金融机构仍应当精打细算，削减非必要开支，例如对于非必须的出差，尽量采用视频会议形式完成；对于业务宣传，尽量使用电子文件形式以减少印刷费用等。金融机构需要充分利用政策红利，享受费用减免，同时做好费用结构的优化，虽然短期内部分费用会高企，但可解决长期的营运痛点。

毕马威的业管费预测技术可协助企业厘清费用类型，针对不同费用类型梳理费用动因，融入量化软件模拟费用动因敏感性、建立费用动态预测模型，结合压力情景构建成本费用前瞻性预测，从战略层面优化费用结构，实现合理开支。

疫情下的费用控制应当更加严谨，紧密承接预算调整的结果，在审批额度权限上应更加审慎，对于大额支出尽量做到一事一批。领先的企业通过将费控系统与预算系统、采购系统对接实现更加严谨的预算控制，通过更加透明化的采购流程管理实现采购支出的管控。此外，通过运用数字化技术也能够进一步提高费用控制准确性和精细化水平。例如，在单据审批方面，很多企业通过人工方式进行核对，这样一方面存在效率低下的问题，另一方面因效率低下也容易导致审批出错。通过引入OCR和RPA技术，可以帮助实现自动化的单据信息抓取、审批单与发票单的信息比对等等。在领先企业的费控中心，我们可以看到整个审批环节从单据接收、扫描，到单据比对、审批或问题反馈的一站式全自动化运转；很多企业也推行了移动终端应用，使得人员通过手机就能够实现申请与单据上传，员工的差旅通过与差旅服务平台对接，能够智能进行路径比选，从时间、效率、成本上选出最优方案。

毕马威的费控方案能够助力企业通过运用人工智能等技术实现高效精细管控、合理节流。在管控流程方面，通过对流程环节的梳理以及RPA技术的应用，推动管控流程的自动化运行；在单据管理方面，通过对单据类型的梳理以及OCR技术的应用，借助电子发票/单据及云存储技术，推动审批单据的数字化流转；在应用终端方面，通过对终端功能的设计以及移动办公技术的应用，推动审批过程的多终端实现；在管控方式方面，通过对权限指引的设计以及系统自动化控制的应用，推动审批效率的跨越式提升。

事后的“精益分析”支持快速反馈、高效决策——基于大数据的智能分析和决策支持

通过此次疫情，我们已经充分感受到了大数据在疫情应对过程中发挥的重要作用，借助大数据应用平台、分析整合大数据资源，我们可以实时查询疫情地图、疫情动态，各省市每日的确诊、疑似、死亡、治愈的累计数、新增数等可实时监测，趋势分析和可视化分析等可动态展现，为政府、企业精准决策、有效防治疫情提供了数据支撑。金融机构也是典型的重数据资产类企业，通过做好数据整合和挖掘，能够及时识别高风险或新的盈利增长点，支持重点行业贷款、贷款展期、减免罚息、调整授信决策、客户差异化分析等等。

1. 分析体系

毕马威的智能分析体系将协助企业利用大数据库，构建包括正常情景和压力情景在内的多重分析场景，刻画区域、行业、产品、机构等多元分析维度，运用趋势分析、敏感性分析、预实分析、结构分析、价值分析等多种分析方法，将财务结果指标（例如：净息差）与过程指标（例如：资金成本）相结合，深刻掌握公司的发展痛点和抗“疫”时期开源节流的关键点，多维度交叉分析，立体式呈现，层层递进，指标由粗到细，深入洞悉经营现状，为不同层级的使用者提供数据驱动的分析和决策支持。

2. 分析应用

基于大数据的经营分析除了能够客观量化与成本管控和经营效益相关的分析指标外，通过结合外部专业数据库，其分析结果更能够深入支持各项管理应用，为疫情下的经营决策精准定位。

通过大数据经营分析可以支持疫情专题分析。通过地区、行业、企业性质等维度出发，结合外部数据，识别受疫情影响企业、受影响程度及周期性质，提前布局投资策略。例如，疫情物资保障类企业作为政策性扶持企业，是投放的重点方向；云办公、金融科技类企业在此次疫情下将成为新的增长点，是需要提前布局的投资领域。我们了解到有些银行结合国家政策快速反应，形成重点相关企业“白名单”，实现重点企业的逐一跟踪，在疫情初期就精准锁定需求，快速完成大量精准投放。

通过大数据经营分析可以支持贷后/投后预警和催收。受疫情影响，企业潜在的违约情况会加剧，亟需借助分析体系加强对债务企业及债项的全景分析。特别需要加强在企业信用评级、监管合规、财务表现，五级分类、风险阶段、减值情况、风险调整后收益及资本回报率（EVA/RAROC）等方面指标的关注，有针对性地进行综合分析。针对持续恶化情况进行提前预警，支持业务人员加快资金回笼，及时开展展期或续贷，以及必要的政策性扶持。

通过大数据经营分析也能够支持客户聚类和定价调整。在疫情的新形势下，部分地区、行业，乃至具体企业的当前和潜在价值会受到正向或负向的影响，使得原本的客群组合发生结构变化。企业需要及时就这一变化进行反映，并充分将其应用到客户关系管理、产品定价和营销中去，以快速适应新形势下的外部环境，运筹帷幄。例如，受疫情影响的重灾区和行业短期内未来价值下降，对于业务的需求量将下降，但随着疫情的控制及生产经营恢复正常，中长期来看未来价值将逐步释放，因此，金融机构应当针对该类客群实行政策性扶持和长期关系维护的策略，实现合作共赢。

3. 展示手段

近年来，金融机构对于经营分析的展示方式也逐步由传统方式向智能方式蜕变，也就是从传统的平铺表单式、长周期反馈的展示方式逐步过渡到立体化、实时反映的智能展示方式。通过BI技术与大数据平台衔接，可以实现数据下钻、拖拉定制、交互式地图、动态热图、智能预测、管理驾驶舱等更加智慧美观的展示形式，并逐步从PC端迁移至移动端，支持远程办公与高效决策.白山科技